基于近视筛查数据的近视影响因素分析和近视预测.docx

基于近视筛查数据的近视影响因素分析和近视预测 本文基于近视筛查数据，分析了近视影响因素和近视预测模型。通过对比 5 种常见的集成学习算法，发现随机森林模型的综合表现最佳。同时，本文也对近视影响因素进行了分析，包括父母近视情况、户外运动时间、阅读时间和性别等因素对近视的影响。 近视是世界范围内的一种常见眼科疾病，2010 年全球近视人群约有 19.5 亿，占世界总人口的 28.3%。在中国，2018 年儿童青少年总体近视率为 53.6%，远超国际水平。为控制近视的发生和发展，这些年来国内外学者对近视影响因素和近视预测进行了大量研究。 本文通过对三个视力检查数据集的分析，发现了近视影响因素和近视预测模型的相关性。斯皮尔曼相关系数分析结果表明，父母近视情况、户外运动时间、阅读时间和性别等因素对近视有较大影响。同时，本文构建了适用于小数据集和一次检查数据的集成学习算法模型，仅需输入一次检查数据即可对未来任意时刻视力情况进行量化预测。 近视影响因素分析 近视是多因素引起的疾病，包括遗传、环境和生活方式等多个方面。本文对近视影响因素进行了分析，结果表明父母近视情况、户外运动时间、阅读时间和性别等因素对近视有较大影响。其中，父母近视情况是近视的重要影响因素，父母近视的情况对子女近视的发生具有明显的影响。同时，户外运动时间和阅读时间也对近视的发生产生了影响，户外运动时间的增加可以减少近视的发生，而阅读时间的增加可能会增加近视的发生。 近视预测模型 本文构建了适用于小数据集和一次检查数据的集成学习算法模型，仅需输入一次检查数据即可对未来任意时刻视力情况进行量化预测。通过对比 5 种常见的集成学习算法，发现随机森林模型的综合表现最佳。该模型可以对未来近视的发生进行预测，从而帮助医生和家长更好地预防和治疗近视。 本文对近视影响因素和近视预测模型进行了深入分析和研究，为控制近视的发生和发展提供了有价值的参考依据。